В рубрике интересных наборов данных проекты по теме машинного обучения для кода, Machine Learning for Code [1] из Secure, Reliable and Intelligent Systems Lab, ETH Zurich. Их команда исследователей-разработчиков применяет искусственный интеллект к задачам разработки и анализа кода. Для чего они уже опубликовали множество проектов с открытым кодом, 5 больших датасетов и моделями с разобранным кодом и десятки научных статей. Из интересного: - Nice2Predict - модель структурных предсказаний, используется для предсказаний названий функций - JSNice - деобфускатор Javascript, активно используется теми кто про него знает - DeGuard - деобфускатор мобильных приложений для Андроид (.APK файлов), основан на Nice2Predict А также стартап DeepCode (переименовался в Snyk Code) [2] предлагающий возможность ревизии кода с помощью ИИ и... автоматического исправления ошибок и уязвимостей. Не стоит недооценивать развитие технологий автоматизации, они могут не заменить опытного разработчика, но может наступить тот момент когда смогут заменить начинающих. И как тогда начинающим приобретать опыт? Ссылки: [1] https://www.sri.inf.ethz.ch/research/plml [2] https://www.deepcode.ai #ai #programming #datasets #coding